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PTX文件加载和执行演示

本演示展示了如何加载PTX（并行线程执行）文件并使用CUDA驱动API从CUDA C++代码中调用它。

文件概述

  • 02-ptx-assembly.cu - 主演示文件，展示了内联PTX汇编和PTX文件加载
  • vector_add_kernel.cu - 简单的CUDA内核源代码，编译为PTX
  • vector_add.ptx - 预生成的PTX文件（可以从源代码重新生成）
  • Makefile_ptx_demo - 用于构建PTX演示的Makefile

本演示展示的内容

  1. 内联PTX汇编：在CUDA内核中使用内联PTX汇编
  2. PTX文件加载：使用CUDA驱动API加载外部PTX文件
  3. 运行时执行：使用cuLaunchKernel在运行时调用PTX函数

关键概念

内联PTX汇编

__device__ int multiplyByTwo(int x) {
    int result;
    asm("mul.lo.s32 %0, %1, 2;" : "=r"(result) : "r"(x));
    return result;
}

PTX文件加载

// 从文件加载PTX模块
CUmodule module;
cuModuleLoadData(&module, ptxSource.c_str());

// 从模块获取函数
CUfunction function;
cuModuleGetFunction(&function, module, "vector_add_ptx");

// 使用驱动API启动内核
cuLaunchKernel(function, numBlocks, 1, 1, blockSize, 1, 1, 0, nullptr, args, nullptr);

构建和运行

选项1：使用专用Makefile

# 生成PTX文件并构建演示
make -f Makefile_ptx_demo

# 运行演示
make -f Makefile_ptx_demo run

# 清理生成的文件
make -f Makefile_ptx_demo clean

选项2：手动编译

# 步骤1：从CUDA内核生成PTX文件
nvcc -ptx vector_add_kernel.cu -o vector_add.ptx

# 步骤2：编译主程序（需要CUDA驱动API）
nvcc -std=c++11 -lcuda 02-ptx-assembly.cu -o ptx_demo

# 步骤3：运行演示
./ptx_demo

预期输出

=== Demonstrating PTX Assembly in CUDA ===

1. Inline PTX Assembly - Vector Multiply by 2:
First 5 results (multiply by 2):
0 * 2 = 0
1 * 2 = 2
2 * 2 = 4
3 * 2 = 6
4 * 2 = 8

2. Loading PTX from external file - Vector Addition:
Successfully loaded PTX module from cuda-exp/vector_add.ptx
PTX kernel execution completed successfully
First 5 results (vector addition from PTX file):
0 + 1 = 1
1 + 2 = 3
2 + 3 = 5
3 + 4 = 7
4 + 5 = 9

PTX module unloaded successfully

技术细节

CUDA驱动API与运行时API

本演示使用了两种API： - 运行时API（cudaMalloc、cudaMemcpy、<<<>>>启动）：更高级，更易于使用 - 驱动API（cuModuleLoad、cuLaunchKernel）：更低级，PTX加载所需

PTX汇编语言

PTX是NVIDIA的中间汇编语言，它： - 与架构无关 - 在运行时编译为机器代码（SASS） - 允许对GPU执行进行细粒度控制 - 可以从CUDA C++生成或手动编写

内存管理

演示展示了两种内存管理方法： 1. 运行时API：cudaMalloc/cudaFree 2. 驱动API：cuMemAlloc/cuMemFree

PTX加载的使用场景

  1. 动态内核加载：根据运行时条件加载不同的内核
  2. 热交换：在不重新编译主机应用程序的情况下更新GPU代码
  3. JIT编译：在运行时生成并编译PTX代码
  4. 性能优化：为关键部分手动优化PTX
  5. 代码混淆：仅分发PTX文件而不是源代码

故障排除

常见问题

  1. "Failed to load PTX module"：确保PTX文件存在且有效
  2. "Failed to get function"：检查函数名是否完全匹配
  3. 架构不匹配：确保PTX与目标GPU兼容

调试技巧

  • 使用nvdisasm检查生成的SASS代码
  • 检查CUDA错误代码以获取详细的错误信息
  • 验证GPU计算能力兼容性

进一步阅读

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